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《DL4CV实战——构建基于深度学习的智能图像识别系统》

2018-5-11 16:17| 发布者: 岸岸| 查看: 1934| 评论: 0|原作者: 岸岸

工具 基础 深度学习 BI Android 实战

快速报名:DL4CV实战——构建基于深度学习的智能图像识别系统(第一期)

    深度学习的重要意义毋庸置疑,它在图像处理方面相关领域有许多实际应用。将图像处理和深度学习相结合,能够很好地解决很多问题。

    本课程在基础知识的讲解,更关注完整工具链的搭建和使用:我们不仅要能够实现一个以vgg-16为基础的CBIR系统的深度学习模型,并且要通过训练和调参,使其能够解决实际问题;更进一步要将其作为webapi的服务开放出去,让我们的客户端(PC和Android)都能够调用。

课程大纲:

第一课、综述。为什么要做这个方面的研究学习?学习什么内容?怎样进行有效学习?相关资料的推荐
第二课、基本单机环境的搭建;Python语言在深度学习中的作用
第三课、jupyter联机环境的搭建;xxnet的使用,colab环境的搭建使用,运行第一个深度学习的例子,特别是要将曲线图绘制出来
第四课、对numpy的简单介绍.和本课程相关的Python语法简介,要提取重点。运行第一个mnist的例子(给深度学习入门者的Python快速教程)
第五课、vgg-16模型简介,使用已经搭建起来系统训练和测试公用数据集
第六课、模型迁移和数据集增量概论简介,对本系统作用
第七课、CBIR(以图搜图)需求简介,如何基于vgg-16模型实现CBIR
第八课、在现有基础上,如何看懂结果曲线,并进行参数调优
第九课、flask简介和mvc基础框架
第十课、flask进阶,搭建基础上传、下载服务,开放webapi服务
第十一课、增加js/css,实现美化界面(代码开发、方便复用)
第十二课、结合现有模型,开放提供CBIR的webapi服务
第十三课、总结,课程回顾

授课时间:本期课程将于6月23日开始。课程持续时间大约为15周。

授课对象:
深度学习和图像处理从业者和爱好者、及相关专业院校学生

课程环境:
windows +anaconda+vscode

收获预期:
我们不仅要能够实现一个以vgg-16为基础的CBIR系统的深度学习模型,并且要通过训练和调参,使其能够解决实际问题;更进一步要将其作为 webapi的服务开放出去,让我们的客户端(PC和Android)都能够调用。

讲师简介:

禾路 老师
国家工信部认证软件设计师,嵌入式系统设计师;8年图像处理经验。长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富,研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。
OpenCV有着深入理解和解析。对OpenCV结合mfc、csharp快速开发,解决实际问题有独到见解。开源框架GreenOpenMFCTemplate受到《学习OpenCV》中文版翻译者于士琪论坛和博客推荐。
作为Review参与2017年下半年上市的《学习OpenCV3》中文版的翻译工作。

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回,优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名,报名方式
网上报名 请点击:
DL4CV实战——构建基于深度学习的智能图像识别系统
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:
706821899(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线)

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